AIを活用した光集積回路テスト：より高速、より効率的、そして事故ゼロ

光集積回路（PIC）の開発と大規模生産において、生産ラインにおけるスピード、歩留まり、事故ゼロミッションクリティカルです。テストは、これらの目標を達成するための最も実用的かつ費用対効果の高い手段であることは疑いようがありません。この点は強調しすぎることはありません。しかし、真の課題は、どのようにテストを実施するかにあります。リアルタイムテスト環境に人工知能（AI）を組み込む制御、厳密さ、追跡可能性を犠牲にすることなく、テスト サイクルを短縮し、ツールの使用率を最適化し、洞察に基づいたより幅広いアクションを可能にします。

この記事はAIが測定可能な価値をもたらす3つの領域:

1. 既存のテストフローを最適化して、より迅速で信頼性の高い合否判定を可能にする

2. ウェーハレベルおよびダイレベルの視覚認識を高速化し、自動光学検査（AOI）を実現します。

3. 重要な意思決定における決定論と観察可能性を維持しながらアクセスを拡大する安全なヒューマンマシンデータインターフェースとして機能する

また、段階的な展開ロードマップは、データの収集と準備から認定と大量生産に至るまで、生産業務で必要なデータ主権、段階的なカスタマイズ、安全性と堅牢性を考慮して設計されています。

テストフローの最適化におけるAI

率直に言って、包括的な光子テストは多くの場合、長い測定シーケンス、特殊なテストプラットフォーム、専門家の介入これらの要因により、市場投入までの時間が長くなり、設備投資額が膨らみます。しかし、フルバッチ生産データで訓練された確立されたワークフローに教師あり学習を組み込むことで、所有権、透明性、説明責任を維持しながらテストシーケンスを最適化できます。.

特定のケースでは、AIは専用ハードウェアの交換測定の厳密さや再現性を損なうことなく、特定の機能をソフトウェアに移行します。

報酬は？
自信を持って合否を判定するための手順が少なくなり、新しい製品バリエーションをよりスムーズに発売できるようになります。

あなたにとって何が変わりますか:

• 品質基準を損なうことなく認定サイクルを短縮

• ソフトウェアベースの機能により機器の冗長性が削減

• 製品、パラメータ、または設計が進化した場合の迅速な適応

AIを活用した視覚認識

ウェーハアライメントや大量ダイテストなどの産業環境では、従来のビジョンシステムは遅く、脆く、柔軟性に欠ける私たちのアプローチは根本的に異なる道を辿っています。高速、正確、そして適応性、最大100倍のサイクルタイム加速検出精度と誤検出率を維持、あるいは向上させます。

人間の介入は桁違い全体のデータフットプリントは3桁.

これらは理論的な利益ではありません。視覚検査を運用することを可能にします既存のテスト時間と同期将来の拡大の余地を生み出します自動光学検査（AOI）.

表示される内容:

• 調整と検査がボトルネックではなくなる

• データ処理の合理化と手作業による介入の大幅な削減

• 基本的なピックアンドプレースから完全なAOI自動化までの実用的な導入

人間と機械のデータインターフェースとしてのAI

多くの場合、貴重なテストデータは少数の専門家にしかアクセスできず、意思決定のボトルネックや不透明さを生み出しています。これは避けるべきです。既存のデータ環境にモデルを統合することで、より幅広い関係者が、結果が監査可能かつ検証可能でなければならない決定論と観察可能性を維持しながら、探索、学習、行動することができます。.

変更点:

• 混乱なく、より広範なセルフサービス型のインサイトへのアクセス

• より迅速な根本原因分析とプロセス最適化

• コンプライアンス、トレーサビリティ、品質ゲートを維持

現実に根ざし、コントロールのために構築

真の導入の成功は、工場の運用とビジネス上の制約の現実を尊重することから生まれます。データ主権、継続的なカスタマイズ、セキュリティ、堅牢性は、後付けではなく、最優先事項です。.

当社の実用的なツールキットには、イメージャー、ラベラー、シンセサイザー、シミュレーター、EXFO Pilot アプリケーションが含まれており、完全に追跡可能なデータのキャプチャ、注釈、拡張、検証が可能になります。どの段階でも完全な制御を維持できます。

研究から生産への段階的な道

AIの導入は瞬時に起こるものではなく、段階的に行われます。多くの組織にとって、これは長期的な変革の初期段階に過ぎません。垂直統合された導入パスは、変更管理と監査可能性との整合性を確保します。

• 集める：EXFO Pilotは、標準テスト実行中に全空間（例えば、ウェーハ全体）を画像化します。

• 準備する：物理ベースのレンダリングを使用して既存のデータを最適化および拡張し、カバレッジを拡大します。

• 資格:モデルは受け入れ基準と故障モードに対して訓練され、ストレステストされる

• 生産する：完全な可観測性とロールバック機能を備えた段階的な切り替え

イノベーターの罠を避ける

企業が顧客の声に耳を傾け、新しい技術に投資したとしても、顧客の声を無視すれば解決策は失敗する可能性がある。環境変化のスピードと工場運営の現実私はこれを直接目にしました。その対策は明らかです。顧客との共同設計生産上の制約を中心に据え、初日からスピード、柔軟性、カバレッジを構築することで、イノベーションが回り道ではなく永続的な利点になります。

EXFOがど​​のように役立つか

AIをリアルタイムフォトニクス試験に導入することは、決して思いつきではなく、段階的に進めるべきです。最初のウェハから最終モジュールまで、当社のソリューションは生産ラインの真の要求に合致しています。妥協のないスピード、実証された品質、信頼できる決断.

私たちは、自動化されたプロービングワークフロー、精密な光学特性評価、AIの導入など、真の効果をもたらすものに焦点を当てています。測定可能な利益を生み出す場合のみこれにより、チームは手順上のオーバーヘッドの管理ではなく、信頼性の高い製品の構築に集中できるようになります。

変更は段階的に行われ、全体を通じて決定論、可観測性、およびデータ主権を維持するための安全策が講じられます。

結果は？
サイクルの短縮。スループットの向上。そして、構想から成果へのよりスムーズな道筋。これが目標であり、共に実現できると確信しています。